基于连续投影算法的土壤全氮和碱解氮含量高光谱估测

基于高光谱数据构建土壤全氮和碱解氮含量估测模型,为准确快速检测植烟土壤全氮和碱解氮含量提供新方法.以会东县和会理市植烟土壤为研究对象,利用高光谱成像获取土壤光谱反射率数据,应用连续投影算法(SPA)和相关分析法(CA)筛选特征波段,并分别采用全波段和特征波段构建偏最小二乘回归(PLSR)、岭回归(RR)和核岭回归(KRR)模型来估测土壤全氮和碱解氮含量.结果表明:(1)原始光谱经 4 种预处理方法处理后,建立的估测模型精度均有提高;其中经一阶导数(D1)组合标准正态分布(SNV)预处理后,使用全波段建立的全氮和碱解氮含量估测模型精度均较高.(2)SPA筛选出了 10 个土壤全氮特征波段,13 个土壤碱解氮特征波段,分别占全波段数量的 2.58%和 1.98%.(3)原始光谱经D1-SNV预处理后,用SPA筛选特征波段构建的全氮和碱解氮含量KRR估测模型性能均较好;全氮估测模型验证集决定系数(R2)为0.87,均方根误差(RMSEV)为0.23,相对分析误差(RPD)为2.77;碱解氮估测模型验证集的R2为0.91,RMSEV 为 14.15,RPD 为 3.39.运用 SPA 结合 KRR 构建的模型能较好地估测研究区土壤全氮和碱解氮含量,D1-SNV-SPA-KRR方法可实现该地区全氮和碱解氮含量的准确估测.